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申请/专利权人：嘉兴学院
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOV8的缺陷检测方法，涉及目标检测技术领域。本发明提供的一种基于改进YOLOV8的缺陷检测方法，通过在YOLOV8算法基础上，将EMSC模块和SE注意力模块嵌入C2f的Bottleneck中，从而减少模型的参数量和计算量，提高模型的识别速度和目标检测精度；此外，引入的AFPN架构相对于传统FPN在特征融合过程中采用了渐进的策略，生成了多尺度的特征输出，并通过特征对齐和准备、适用不同采样率的卷积核和Stride以及引入残差单元等方法提高了模型检测的性能和计算效率，从而通过使用多尺度特征和渐进的特征融合策略提高了模型目标的检测能力和计算效率。
主权项：1.一种基于改进YOLOV8的缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：S10：获取检测物图像；S20：对各个检测物图像中的缺陷特征进行标注，构建得到检测物缺陷图像数据集；S30：构建并初始化改进YOLOV8卷积神经网络检测模型，根据所述检测物缺陷图像数据集对所述改进YOLOV8卷积神经网络检测模型进行训练并优化，得到检测物对应的缺陷检测神经网络模型；所述改进YOLOV8卷积神经网络检测模型基于YOLOV8检测算法框架基础，将Backbone层后三个C2f模块的Bottleneck层中嵌入EMSC模块和SE注意力模块，并采用Inner-CIoU损失函数替换CIoU损失函数，将Neck层的FPN架构替换为AFPN架构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 嘉兴学院 一种基于改进YOLOV8的缺陷检测方法
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